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Revolucionando el descubrimiento de moda : el generador de atuendos de Gen Gen Ai reestructura la búsqueda de moda, ofreciendo recomendaciones personalizadas de compras, preferencias y tendencias sociales pasadas.
Trajes modernos personalizados : utiliza compras pasadas, preferencias de estilo y tendencias actuales para crear atuendos bien coordinados, elevando las compras de usuarios en Flipkart.
Integración de tendencias sociales : incorpora información de las redes sociales, alineando las opciones de moda con las tendencias de influencia para las sugerencias de atuendos en el punto.
Experiencia de compra interactiva : los usuarios interactúan atenuando los atuendos, asegurando un viaje de compra seguro adaptado a las necesidades y ocasiones individuales.

Sistema de recomendación - Python, Vector DB, Falcon 7B LLM, Flask, Pymongo
Extracción de tendencias de las redes sociales - Selenium, Instagram, Twitter, Pytrends, Tweepy
Frontend - React JS, Redux, Axios, Vite
Backend - Node JS, MongoDB, Express JS, Paytm Pague Guerdway

Adaptando las recomendaciones de atuendo para acomodar diversas preferencias culturales y regionales como ocasión, edad, cuerpo_type, ajuste, tamaño y matices regionales, resuelto incorporando un conjunto de datos de renta de alquiler.
Desarrollar un modelo de conversación que comprenda los datos del usuario y, en consecuencia, genera sugerencias de atuendos, utilizadas Falcon 7B LLM gratuitas y de código abierto, a diferencia de las API convencionales que a menudo vienen con costos.
Limitaciones de la GPU: abordado mediante la configuración de un servidor NGROK en el cuaderno de la nube de Kaggle, aprovechando GPU-P100 para una capacitación de modelos sin costuras y eficientes en recursos.